藤堂研究室

About研究室について

シミュレーションで探る量子多体現象。

藤堂研究室は、計算機シミュレーションを使って、量子多体系のふるまいを研究しています。
物質の状態を理解するには多体シュレーディンガー方程式を解く必要がありますが、現代のスーパーコンピュータでも完全に解くことは困難です。
そこで、もとの方程式にある対称性や量子相関を損なわずに、シミュレーションしやすい形へ作り直すことが、計算物理の課題になっています。
量子スピン系から実在物質、量子コンピュータまでを対象にし、大規模計算のためのオープンソースソフトウェアの開発・公開も行っています。

Research研究テーマ

モンテカルロ法などのサンプリング手法、経路積分による量子ゆらぎの表現、テンソルネットワークによる情報圧縮、統計的機械学習といった手法を使って研究を進めています。量子スピン系から実在物質、さらには量子コンピュータまで、さまざまな量子多体系に特有の状態、相転移現象、ダイナミクスの解明を目指しています。

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シミュレーションのポータル↗

国内で開発された物質科学シミュレーションのソフトウェアを広めるため、ポータルサイトMateriAppsを整備しています。気軽に計算を始められる環境づくりも進めています。

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ワームアルゴリズムの改良↗

モンテカルロ法で状態に制約があるときに使うワームアルゴリズムについて、ワームの動かし方の指針を提案しました。イジングモデルに応用し、従来の方法より計算効率を高めています。

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テンソルネットワークくりこみ群↗

テンソルネットワークを使った実空間くりこみ群法は、高次元になるほど計算量が膨らむという問題がありました。計算量の少ない手法や、同じ計算時間でより精度の高い手法を開発しています。

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機械学習で臨界温度を予測↗

イジングモデルの臨界温度を、ニューラルネットワークで予測する手法を提案しました。格子グリーン関数を特徴量にすることで、構造の違う格子にも共通のネットワークを使えます。

Voices先輩の声

所属していた学生の回答をもとにまとめています。評価・クチコミは学生個人の経験に基づくもので、研究室の公式見解ではありません。

インタビューに協力いただいた学生に、内容にかかわらず謝礼（1,000円分のギフト）をお渡しすることがあります。